【自社研修＆教育支援充実】社員9割リモート／フレックス制度★データ分析のプロを目指す！データアナリスト
Shift the Direction
～改善から革新へ～
クライアントからも社員からもFirstChoice（1番に選ばれるポジション）であり続けることを目指しています。
AMBLは4つの成長領域（AI／人工知能、クラウドネイティブ／システム開発、UXデザイン、マーケティング）からお客さまのDX推進を支援しております。
各領域単独での支援も、それぞれの領域をかけあわせた支援の実績もあり、さまざまなニーズにお答えするケーパビリティを持っています。
また、各サービスと併せて弊社が持つテクノロジーを組み合わせて、企業特有の問題や前例のないDX課題にも柔軟に対応します。
全国で認知されているナショナルクライアントのプロジェクトを数多く手がけているため、開発スキルだけではなく、
多方面の業界知識やビジネスパーソンとしても成長可能です。
自身の開発の成果が目に見えるので、得られるやりがいも達成感も大きく、モチベーション高く働けます！
【最先端技術のプロジェクトあり】
・大手通信キャリアのビックデータ
・大手時計メーカーの購買データ
・スポーツ振興くじの購買データ
・位置情報データ
・電気・ガスなどの大規模な顧客データ
・ポイントカードサービスの購買データ
・某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ
・ECサイト、スマホアプリの行動データ
・WEB広告のデータ
・スマホ決済サービスのデータベースプラットフォームを設計・構築
・大手テレビ会社のCM広告運用サービスのインフラ構築
・大手化粧品会社向けのDWH移行作業
・大手食品会社向けのダッシュボード作成
・データパイプライン構築
・大手通信キャリアのBI／AIを利用した分析ツール開発
・Pythonを使用した業務システム自動化対応開発
・次世代通信5G導入コンサルティング
・AWSを用いたDMPの基盤構築
・5G-NSAの受入試験自動化開発
・金融系業務システムオンプレからAWSへのリプレイス
など
- 必須要件
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以下すべてのご経験をお持ちの方からのご応募をおまちしています！
・何らかのシステム開発経験 趣味or実務１年未満
・SQL, Python3, R言語 のいずれか 趣味or実務１年未満
- 歓迎要件
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・SQL、Big Query、Red Shiftなどを使ったDBからのデータ抽出経験
・SPSS、SAS、R、Pythonなどデータ分析／レポーティング経験
・SQL、Python、R言語での開発経験
・マーケティングリサーチ、市場調査などの業務経験
・power BIやtableauダッシュボードを使ったダッシュボード構築経験
・統計や機械学習関する知識
《生かせるスキル・経験》
下記のいずれかの経験がある方
・顧客企業への提案資料作成／提案
・各種マーケティング業務
・データ抽出・加工業務（SQL、Hadoop、Redshift他）
・R、Python、SPSS Modeler、Tableau、SASの使用
・何らかのプログラミング、機械学習の経験
・各種AIスクール卒業 - 求める人物像
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・データ抽出などを経験し、分析にシフトしたい方
・将来はデータサイエンティストを目指したい方
・開発エンジニアを生かし、サイエンティストへキャリアチェンジしたい方 - 備考
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■選考フローについて
応募から採用内定まで、最短2週間を予定しております。
入社後のGAPを防ぐため、育成担当やPJTメンバーとの事前顔合わせや、また条件の通知や会社の制度を詳しくお伝えする場として、オファー面談を実施します。
会社説明やご応募いただいたポジションの説明はもちろん、疑問点や不安があれば遠慮なく質問してください！ - 選考フロー
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プロフィール選考（場合によっては選考なし）
※選考フロー、面接回数は状況に応じて変更になる可能性があります
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1〜2次面談：採用担当／課長（オンライン実施）
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最終面談：事業本部長／部長（オンライン実施）
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内定・採用
入社後に2カ月程の研修を受けた後、スキルに応じた業務から開始します。
その後、成長に応じてデータ分析や仮説検証、改善提案などの業務をお任せします。
購買データ、Webサイト行動データ、アプリ利用データなど、マーケティングデータの分析結果をもとに、マーケティング上の戦略策定や施策最適化をサポートする仕事です。
【座学研修の内容】
データ分析・AI開発のプロフェッショナルへの第一歩を踏み出せる研修を用意しています。
・SQLを使ったDBからのデータ抽出／集計
・基礎的なPythonの知識、コーディング、分析スキル
・データサイエンス（統計）
・機械学習の基礎
【業務内容】
課題に対して、ビッグデータの抽出・活用をしながら、データ分析や施策立案～提案までおこないます。
・データのクレンジング
・データ分析
・レポート作成（BIツール含む）
【仕事の流れ（データ分析）】
顧客に結果を報告し、広告キャンペーンに活かす企画やサービス改善など提案、コンサルティングをお任せします。
・顧客の課題をヒアリングし、分析手法を設計
・大規模DBからSQLを使い、ビッグデータ抽出／集計
・SASやPythonでデータ分析
・分析結果／課題解決提案をまとめたレポート作成
【プロジェクト例】
購買・顧客行動などのデータに基づくデジタルマーケティング戦略を策定・実行していきます。
・ビッグデータ分析プロジェクト
・大手キャリアでのデータ分析
■分析力とそれによる企画力、提案力
膨大なデータを用いて、世の中の価値を見つけ出し、サービスがどんどん生まれる企業の案件に携われます。難易度の高い案件が多いですが、間近でサービスが生まれ、PDCAを回し、新しいサービス企画に生かせるため、大きなやりがいを感じられる現場です。
■自身のアイデアを生かせる環境
クライアントから直接依頼を受けているプロジェクトなので、「言われた通りに仕事をする」のではなく、自ら積極的に提案して裁量を持って業務に取り組めます。お客様の心を動かし、チーム一丸となってともに創り上げる、モノづくりの醍醐味を味わえる点が魅力です。
■他社でも通用する基礎能力を習得できる
有名企業の直請けプロジェクトが豊富です。大規模な開発プロジェクトを任される日本トップクラスの企業ばかりなので、企画・開発プロジェクトも迅速かつていねいに取り組んでいます。きめ細かい仕事を求められるので、ビジネスマンとしても重要な基礎力をしっかりと身につけられます。
- 開発部門の特徴・強み
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・成長意欲の高い人には、積極的にチャレンジできる機会を提供しています。積極的にさまざまなプロジェクトや職責、役割を任せられるので、AI／ITエンジニアとしてワンランク上の、スキルとキャリアを手に入れることが可能です。
・個人のキャリアに合わせ、役割やミッションを決めるので、ひとりひとりが思い描くキャリアビジョンを実現できます。また、上下関係が非常にフラットです。役職者でも役員でも社長でも1on1で意思や提案を伝えることができます。
・育成制度、資格取得支援、キャリアアップ制度が充実しています。社員の成長への投資を惜しまない社風なので、入社後もスキルアップができる環境を徹底して整えています。 - 主な開発実績
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■例１
スマホアプリ利用促進施策の分析業務
施策立案をサポートする示唆出し
１．基礎分析（データを可視化）
RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況を可視化し傾向を把握
RFMセグメントの遷移ルートを可視化し傾向を把握
→傾向を元に施策の実行 or 強化
使用ツール：BigQuery、Looker Studio
２．予測モデル
ロジスティック回帰のオッズ比を用いて施策結果の説明性を向上
時系列モデルを用いてMydaizの利用ログから翌月のセグメントを予測
使用ツール：Python（scikit-learnなど）
３．レコメンドアルゴリズム
協調フィルタリング、バンディット等
使用ツール：Python（scikit-learn、Scratchなど）
■例２
ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与
１．カスタマーデータ統合
GA360：web行動データ
Adjust：アプリ行動データ
EC Otange：ECトランザクションデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築
２．BI分析環境構築
BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る
３．CRM施策最適化
データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援
獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施
■例３
数理最適、物流配送ルート最適化支援（物流業）
→トラックの配送ルート最適化に伴うコスト削減
現状：配送ルートを決める作業について効率化ができておらずトラック・人にコストがかかっている
解決後：数理最適化を活用することで、集荷の時間指定・運行負荷なルート等を加味した上で最適なルートを算出 - 技術向上、教育体制
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・経営陣の多くがエンジニアやクリエイティブ出身なので、エンジニアやクリエイターの働きやすさを第一に考えている社風です。
期初に全員と面談し、個別に中長期の目標を設定。その目標に向けて最適なプログラムをひとりひとりにプランニングしています。
希望者には、プラスアルファ研修も用意。マネジメント側に進みたい方にもさまざまなプランを用意しています。
・個々のエンジニアと向き合い、中長期の目標に向けたキャリア形成をバックアップしていきます。
そのため、一時的なスキルアップではなく、5年後、10年後を見据え、技術者としての市場価値を高めていけるフィールドです。 - 支給マシン
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PCスペックを選択できます。（Windows／Mac）
- 開発手法
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ウォーターフォール、アジャイル
- AI・データ分析
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Apache Hadoop、Amazon Redshift
- 環境
- Tableau
- エンジニア評価の仕組み
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半期ごとの目標設定、振り返りによる評価をおこなっています。
中堅以降のエンジニアは、スペシャリストとしてのキャリアとマネジメントりのキャリアの2パターンが用意されています。 - 組織構成
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成果をしっかり出しつつプライベートも充実させているメンバーがたくさんいます。
要件定義～設計・開発～運用保守など上流から下流までワンストップで携われる長期プロジェクトが豊富です。
新規開発のプロジェクトが多く、多い日では4000行程度のコードを書くこともあります。
AI／クラウド／開発／自動化などのを得意とする先輩エンジニアと一緒に働けます。
勉強会やブログを通してのナレッジ共有も積極的におこなっており、学び続けられる成長環境です。 - 配属部署
- データサイエンス事業部
- 平均的なチーム構成
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AMBL社員：2名～7名程でアサイン
- 勤務地
- 東京都品川区大崎一丁目2番2号 アートヴィレッジ大崎セントラルタワー10階
- 最寄り駅
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「大崎駅」より徒歩5分
- 給与体系・詳細
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賃金形態：月給制
年収：380万円～480万円（月収：26万3千800円～）
うち固定残業代：2万609円／10時間〜
※固定残業代：基本給÷160（所定労働時間）×1.25×固定時間
※固定残業を超える残業代：超えた時間（分）×1.25
※超過分は別途支給いたします。
※スキルに応じ、決定します。
▼他各種手当
テレワーク
通信手当
【年収例】
年収500万円／メンバー／月給35万円（経験4年）
年収700万円／マネジャー／月給48万円（経験10年） - 給与(想定年収)
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380万 〜 480万円
（※ 想定年収 は年収提示額を保証するものではありません）
- 勤務時間
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フルフレックス制 ※PJTにより異なる
所定労働時間：8時間（うち1時間休憩）／月160時間程度
※例）①9：00〜18：00②10：00〜19：00
所定労働時間を超える労働の有無：あり休憩時間：1時間／日
平均残業時間：平均15時間／月
- 休日休暇
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【年間休日125日】
・完全週休2日制（土日祝）
・夏季休暇（有給に含まれる）
・年末年始休暇
・有給休暇（試用期間後付与）
・時間年休制度（1時間単位で有給取得が可能）
・産休育休取得実績（復職率100％）
・記念日休暇
・子の看護休暇
・介護休暇
・慶弔休暇
★産前産後休暇：復職率100％！
★育児休暇：男性の取得実績あり！
★有給休暇：取得率77％！ - 諸手当
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・交通費支給（最大月5万円まで）
・テレワーク手当 - インセンティブ
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賞与：年2回（6・12月）
- 昇給・昇格
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給与改定：年2回
- 保険
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関東ITソフトウェア健康保険組合加入
・社会保険完備（健康保険/厚生年金加入/雇用保険/労災保険） - 試用期間
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正社員採用（期間の定めなし）
試用期間：3カ月
※試用期間中、条件面・待遇面に相違なし
【働きやすい職場】
・副業制度
・社内フレックス制度
・在宅勤務制度
【技術向上支援が充実】
・資格取得支援制度
・エンジニアスキル研修受講制度
・外部セミナー参加費用補助
・書籍購入補助
【福利厚生】
・確定拠出年金制度
・定期健康診断会社負担
・スタッフケア制度
・インフルエンザ予防接種
・社員紹介制度
・慶弔見舞金制度
・結婚祝金制度
・産休・育休制度（100％復帰）
・持ち株制度
【受動喫煙の対策】
・敷地内禁煙（屋外喫煙可能場所あり）
